다음은 기본적인 Tic Tac Toe 프로그램의 코드입니다 (실제 게임 클래스와 테스트 제외). 실제 minimax 알고리즘을 작성하는 데 문제가 있습니다. 실제로 무슨 일이 일어나는지 확인할 수는 없지만이 코드는 현재 상태에서 무작위로 이동 한 것으로 보입니다. 내 생각에 함수가 호출 될 때마다 겹쳐 쓰여지기 때문에 minimax()에서 'best'변수를
그래서 9031 개의 관측 값을 갖는 5 열의 데이터 프레임이 있습니다. 한 열의 각 레코드는 열의 모든 값에 대한 백분위 수 순위입니다. 저의 목표는 n 개의 레코드를 얻기 위해 다섯 개의 열 모두에 적용 할 최고 백분위 임계 값을 찾는 것입니다. 예를 들어, 데이터 레코드의 레코드 수를 1000 레코드로 줄이는 것이라고 가정 해 봅시다. 1000 레코드
알파 베타 제거 기능이있는 미니 맥스 알고리즘을 사용하여 게임용 AI 플레이어를 만들려고합니다. 제대로 구현하려고하는데 문제가 있습니다. 내가 작업 할 수있는 두 가지 함수가 있습니다. 하나는 주어진 플레이어 (점수를 반환)에 대한 보드의 현재 상태를 평가하는 것이고, 다른 하나는 가능한 모든 이동에 의해 생성 된 모든 보드 상태를 반환하는 것입니다 (주어
javascript의 minimax 알고리즘을 사용하여 4 개의 AI를 연결하려고합니다. 현재 매우 느립니다. 내가 구현할 알파 베타 프룬 이외에, 나는 gamestates를 1) 그들의 경험적 평가와 2) 차선책으로 평가할 가치가 있는지 궁금해하고 있었다. 같은 게임 상태에 도달 할 수있는 여러 가지 방법이 있기 때문에 왜 2가 유용 할 지 즉시 알 수
전치 테이블에 결과를 추가하는 알파 베타 검색을 구현했습니다. 그런 다음 전치 테이블에서 주요 변형을 추출합니다. 이것은 얕은 깊이의 분석에는 문제가없는 것으로 보입니다. 그러나 깊이 7 plies에서 분석을 요청하면 다음과 같이 나타납니다. 7 [+1.00] 1.b1c3 a7a6 2.g1f3 a6a5 3.a6a5
마지막으로 이동이 반복됩니다. 이 최종
minimax 알고리즘을 구현하려고하는데 알고리즘의 jist가 있지만 알고리즘의 특정 지점에서 '실행 취소'가 필요합니다. 나는 이것이 어디에 있어야 하는지를 알 수 없다. 누군가가 왜, 어디서, 왜 말할 수 있다면, 그것은 인정 될 것입니다. private int minimax(Player[][] state, int r, int c, Player play
나는 alpha-beta 잘라내기를 추가로 구현 한 고전적인 미니 맥스 문제 해결사를 가지고 있습니다. 우리가 사용할 수있는 스레드 실행 N 스레드의 일괄 스레드 당 최소 최대보다 더 많은 노드가 될 때까지 이 반복 심화를 수행 나는 다음과 같은 방법으로 알고리즘을 병렬화. 따라서 직렬 검색에서 깊이 2에서 가능한 9 개의 이동을 얻으면 먼저 4 개의 스레
체스 엔진을 쓰고 최근에 전치 테이블을 추가했습니다. 몇 가지 테스트를 실행할 때 검색 결과가 여전히 동일한 최상의 이동을 반환했지만 이동 값 (플레이어를 최대화하는 데 얼마나 좋은가)이 변동된다는 사실을 발견했습니다. 전치 테이블에 대한 정상적인 동작입니까? 전치 테이블이 검색 불안정을 일으킬 수 있다는 것을 읽은 것을 기억합니다. 이것이 의미하는 것입니
Tic Tac Toe의 Minimax 알고리즘을 구현하려고하는데 올바르게 실행되지 않는 것 같습니다. 나는 여러 번 다시 써 보았지만 올바른 결과를 얻지는 못했다. 여기 은 알 수있는 바와 같이 public class MinimaxGame {
public MinimaxResult play(MinimaxBoard board) {
Array